Windows下编译TensorFlow1.3 C++ library及创建一个简单的TensorFlow C++程序

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Windows下编译TensorFlow1.3 C++ library及创建一个简单的TensorFlow C++程序相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

       由于最近比较忙,一直到假期才有空,因此将自己学到的知识进行分享。如果有不对的地方,请指出,谢谢!目前深度学习越来越火,学习、使用tensorflow的相关工作者也越来越多。最近在研究tensorflow线下采用 python 脚本训练出模型, 利用freeze_graph工具输出.pb图文件,之后再线上生产环境windows平台上用C++代码直接调用预先训练好的模型完成预测的工作。因为目前tensorflow提供的C++的API比较少,所以参考了以上几篇已有的日志,做个总结。这里编译出TensorFlow C++ library,遇到的坑进行填埋。之后的调用C++library相对比较简单,可以参考链接部分。

Step1:Windows 10必备环境准备

1.1安装VS2015

1.2安装Swigwin-3.0.12,其可执行文件地址为 D:/lib/swigwin-3.0.12/swig.exe

1.4安装python3.5,安装时注意选择将路径添加到环境变量。

1.5安装CMake-3.8.0 ,安装时注意选择将路径添加到环境变量。

1.6安装Git,用于在编译过程中从GitHub上下载依赖项。

1.7 将GitHub上TensorFlow的master分支 下载并解压到文件夹D:\\tf中,编辑文件tensorflow/tensorflow/contrib/cmake/CMakeLists.txt,将第87行至93行修改如下:

if (tensorflow_OPTIMIZE_FOR_NATIVE_ARCH)
  include(CheckCXXCompilerFlag)
  CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-march=native" COMPILER_OPT_ARCH_NATIVE_SUPPORTED)
  if (COMPILER_OPT_ARCH_NATIVE_SUPPORTED)
    set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -march=native")
  else()
    CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("/arch:AVX" COMPILER_OPT_ARCH_AVX_SUPPORTED)
    if(COMPILER_OPT_ARCH_AVX_SUPPORTED)
      set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} /arch:AVX")
    endif()
  endif()
endif()

总结下这一部分的三个重要地址:

Python可执行文件地址为:D:/lib/Python35/python.exe;
Python库文件地址为:D:/lib/Python35/libs/python35.lib(release版本), D:/lib/Python35/libs/python35_d.lib(Debug版本);
Swigwin可执行文件地址:D:/lib/swigwin-3.0.12/swig.exe。

 

Step2:编译 TensorFlow shared lib

2.1 打开文件夹 D:\\tf\\tensorflow-master\\tensorflow\\contrib\\cmake, 新建文件夹\\build。以管理员身份运行 开始 \\ 所有程序 \\ Visual Studio 2015\\Visual Studio Tools\\ Developer Command Prompt for VS 2015,输入powershell,使用命令切换到新建的build文件夹下。使用指令1用于build编译项目。可以看到,使用的就是上一部分保存的三个路径。当命令行中出现Generating done,说明build成功。

# 指令1(release)
cmake .. -A x64 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DSWIG_EXECUTABLE=D:/lib/swigwin-3.0.12/swig.exe-DPYTHON_EXECUTABLE=D:/lib/Python35/python.exe -DPYTHON_LIBRARIES=D:/lib/Python35/libs/python35.lib -Dtensorflow_BUILD_SHARED_LIB=ON

# 指令1(debug)
cmake .. -A x64 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DSWIG_EXECUTABLE=D:/lib/swigwin-3.0.12/swig.exe-DPYTHON_EXECUTABLE=D:/lib/Python35/python.exe -DPYTHON_LIBRARIES=D:/lib/Python35/libs/python35_d.lib-Dtensorflow_BUILD_SHARED_LIB=ON

或者,这里我用cmake-gui界面进行cmake编译出release和debug版本,如下图所示:

 

2.2 命令行中输入指令2开始编译,在编译过程中保持网络畅通,有15个依赖库需要下载。编译过程中可能出现一些警告,不用担心,只要没有错误编译就可以通过。

 
# 指令2(release)
MSBuild /p:Configuration=Release ALL_BUILD.vcxproj
# 指令2(debug)
MSBuild /p:Configuration=Debug ALL_BUILD.vcxproj

 

2.3 但是,我在自己的电脑上编译失败,并出现了90个错误,这些错误都指向了两文件:

D:\\tf\\tensorflow-master\\tensorflow\\contrib\\cmake\\build\\re2\\src\\re2\\re2\\testing\\re2_test.cc
D:\\tf\\tensorflow-master\\tensorflow\\contrib\\cmake\\build\\re2\\src\\re2\\re2\\testing\\search_test.cc

 

re2包提供了正则表达式的功能,文件夹testing中是测试文件,在TensorFlow运行过程中其实不需要这些测试功能,所以可以通过禁止编译re2的测试部分来移除这些错误。

Step3:排除错误

3.1对出错的工程文件夹下,修改文件D:\\tf\\tensorflow-master\\tensorflow\\contrib\\cmake\\build\\re2\\src\\re2\\CMakeLists.txt(一定要FQ下载到),将第16行修改为:

option(RE2_BUILD_TESTING “enable testing for RE2” OFF)

,并保存。

3.2 重新进行编译(步骤2.2)。在编译过程中,会出现错误:

C:\\Program Files (x86)\\MSBuild\\Microsoft.Cpp\\v4.0\\V140\\Microsoft.CppCommon.targets(171,5): error MSB6006: “cmd.exe”已退
出,代码为 1。 [D:\\tensorflow-master\\tensorflow\\contrib\\cmake\\build\\grpc.vcxproj]

这个应该是没有成功下载grpc,这个应该是个bug,给的链接不对(多次编译都编不过去),百度了下grpc对我现在的应用暂时用不多(不了解可以百度gprc)因此,暂时不需要grpc,也就不下载,编辑文件tensorflow/tensorflow/contrib/cmake/CMakeLists.txt,将第23行修改如下:

option(tensorflow_ENABLE_GRPC_SUPPORT "Enable gRPC support" OFF)

3.3重新cmake 和Build编译项目,并重新进行编译,重复步骤2.1,2.2和3.1。可能会出现错误:

fatal error C1060: compiler is out of heap space

这应该是跟自己的硬件相关,我自己的电脑配置不太好。出现这个错误,首先等待编译过程的完成,然后重复运行指令2。大概重复运行两三次这个问题就没有了。每次重复运行前,需等待整个编译过程完成。

也可能会出现这样的错误(Debug编译出现这样的错误):

这可能在实际中编译采用的是x86,并没有真正采用x64的环境进行编译,因此打开命令窗口Developer Command Prompt for VS 2015,输入powershell,使用命令切换到新建的build文件夹下,输入指令3,然后在输入指令2。

# 指令3
set PreferredToolArchitecture=x64

3.4 编译到最后会出现错误(debug版本比较严格)符号重载的错误,如下图所示:

error C2678: binary \'<\': no operator found which takes a left-hand operand of type IndicesRowIterator

 修改对应的文件夹下的文件,我这里是D:\\tf\\tensorflow-master-ngrpc\\tensorflow\\contrib\\boosted_trees\\lib\\utils\\sparse_column_iterable.cc,增加到文件中,增加的内容如下所示:

bool operator<( const IndicesRowIterator& other ) const {
QCHECK_LT( iter_, other.iter_ );
return ( row_idx_ < other.row_idx_ );
}

最终编译成功。出现需要的相应的release和debug版本的lib和动态链接库

Step4:在Windows上编译和运行一个简单的TensorFlow C++ 程序

4.1在vs2015中创建一个新的工程solution,并在对应的文件中输入如下:

#include <vector>
#include <eigen/Dense>

#include "matmul.h"
#include "tensorflow/core/public/session.h"
#include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h"

using namespace tensorflow;

// Build a computation graph that takes a tensor of shape [?, 2] and
// multiplies it by a hard-coded matrix.
GraphDef CreateGraphDef()
{
  Scope root = Scope::NewRootScope();

  auto X = ops::Placeholder(root.WithOpName("x"), DT_FLOAT, 
                            ops::Placeholder::Shape({ -1, 2 }));
  auto A = ops::Const(root, { { 3.f, 2.f },{ -1.f, 0.f } });

  auto Y = ops::MatMul(root.WithOpName("y"), A, X, 
                       ops::MatMul::TransposeB(true));

  GraphDef def;
  TF_CHECK_OK(root.ToGraphDef(&def));

  return def;
}

int main()
{
  GraphDef graph_def = CreateGraphDef();

  // Start up the session
  SessionOptions options;
  std::unique_ptr<Session> session(NewSession(options));
  TF_CHECK_OK(session->Create(graph_def));

  // Define some data.  This needs to be converted to an Eigen Tensor to be
  // fed into the placeholder.  Note that this will be broken up into two
  // separate vectors of length 2: [1, 2] and [3, 4], which will separately
  // be multiplied by the matrix.
  std::vector<float> data = { 1, 2, 3, 4 };
  auto mapped_X_ = Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 2, Eigen::RowMajor>>
                     (&data[0], 2, 2);
  auto eigen_X_ = Eigen::Tensor<float, 2, Eigen::RowMajor>(mapped_X_);

  Tensor X_(DT_FLOAT, TensorShape({ 2, 2 }));
  X_.tensor<float, 2>() = eigen_X_;

  std::vector<Tensor> outputs;
  TF_CHECK_OK(session->Run({ { "x", X_ } }, { "y" }, {}, &outputs));

  // Get the result and print it out
  Tensor Y_ = outputs[0];
  std::cout << Y_.tensor<float, 2>() << std::endl;
  
  session->Close();
  getchar();
}

 

4.2在对应的头文件中输入如下:

#pragma once

#define COMPILER_MSVC
#define NOMINMAX

 

4.3在vs2015中,属性配置界面中,include Directories:

D:\\tf\\tensorflow-master-ngrpc\\tensorflow\\contrib\\cmake\\build\\Debug
D:\\tf\\tensorflow-master-ngrpc\\tensorflow\\contrib\\cmake\\build\\external\\nsync\\public
D:\\tf\\tensorflow-master-ngrpc\\tensorflow\\contrib\\cmake\\build\\protobuf\\src\\protobuf\\src
D:\\tf\\tensorflow-master-ngrpc\\tensorflow\\contrib\\cmake\\build\\external\\eigen_archive
D:\\tf\\tensorflow-master-ngrpc\\tensorflow\\contrib\\cmake\\build
D:\\tf\\tensorflow-master-ngrpc
D:\\tf\\tensorflow-master-ngrpc\\third_party\\eigen3

4.4在vs2015中,属性配置界面中,Additional Library Directories(release版本):

D:\\tf\\tensorflow-master-ngrpc\\tensorflow\\contrib\\cmake\\build\\Release

4.5在vs2015中,属性配置界面中,Linker Settings(release版本):

tensorflow.lib

4.6编译和运行程序,运行结果如下所示:

 7 17
-1 -3

参考:

https://joe-antognini.github.io/machine-learning/build-windows-tf

http://quqixun.com/?p=785

http://blog.csdn.net/longji/article/details/72760409

http://blog.csdn.net/rockingdingo/article/details/75452711

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/cmake

https://stackoverflow.com/questions/42603407/how-to-compile-tensor-flow-with-sse-and-and-avx-instructions-on-windows

 

以上是关于Windows下编译TensorFlow1.3 C++ library及创建一个简单的TensorFlow C++程序的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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怎样将windows下写的c程序在linux下编译运行,谢谢?